数字图像处理的TiC/钨基复合材料烧蚀形貌重构

为提高TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构精度和抗烧蚀性能,提出基于数字图像处理的TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构方法.用氧乙炔烧蚀装置进行烧蚀试验,利用三目立体视觉系统采集烧蚀图像,通过阈值分割法,将图像转换为二维图像数据.用微分算子法提取二维图像轮廓,用NURBS曲线延拓、拟合二维图像轮廓曲线,通过匹配点的空间坐标曲线拟合图像轮廓特征数据,实现TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌重构.结果表明:该方法对TiC颗粒增强钨基复合材料烧蚀形貌数据重构精度较高,重构目标点与原始数据点误差较小,对提高TiC颗粒增强钨基复合材料抗烧蚀性能有一定指导.     

声/地震动目标融合识别

根据声／地震动目标信号的特点，提出运用小波变换对信号进行特征提取，并对数据进行统一的FOBW子带编码，在此基础上，运用D－S证据理论对目标进行融合识别，对比单一传感器的识别结果表明，该方法能明显提高识别能力，同时降低识别的不确定性，提高识别的实时性。     

基于小波变换的射弹序列图像混合噪声去噪

提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。     

一种基于人眼视觉特性的图像EZW算法

在对嵌入零树小波编码(Embedded Zero-tree Wavelets Encoding,EZW)算法研究的基础上,利用人眼的视觉特性(Human visual system,HVS),提出一种基于小波系数的嵌入零树小波编码算法,其主要包括对小波图像的低频子带(LLi)进行单独DPCM编码;抛弃最高频对角方向子带(HH1),不进行编码;根据人眼的视觉特性,对各子带分配不同的比特数进行零树量化,最后用游程编码实现输出.实验结果表明,此方法是一种比较有效的编码方法.     

人体红外图像序列威胁行为理解

为识别人体的威胁行为,对提取的人体红外图像行为序列特征进行研究,提取每一帧图像的HOG特征并且并联形成序列二维特征。为降低特征维数,对二维图像进行离散余弦变换,使用变换后的包含该二维图像主要信息的前两列近似代替该图像的主要特征,最终使用最小二乘支持向量机对降维后的多段图像序列进行训练和测试,并给出最终训练测试结果。结果表明,该特征能实现对几种典型的威胁行为识别。     

局域波降噪及样本熵在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱振动信号中存在大量背景噪声及以往故障诊断中在时域、频域寻找与故障相关信息过程相对复杂的问题,提出了一种将局域波降噪与小波包分解提取频带能量最大信号的样本熵作为特征量相结合的齿轮箱故障诊断方法.首先,以峭度值作为依据对局域波分解后的各IMF(本征模式分量)分量进行重构,完成对原始信号的降噪.接着对降噪后的信号进行小波包分解并计算各子带的能量,选取子带能量最大的频段信号计算其样本熵作为特征量完成对故障的识别.以齿轮箱试验台实测信号为对象进行对比分析,证明了该方法的有效性.     

基于小波理论的铁谱图像压缩法

基于小波变换的铁谱图像压缩法,根据小波函数对铁谱图像进行一层或多层的小波分解.用阈值处理细节系数对1到N层选定阈值,并进行硬阈值处理,把绝对值小于阈值的系数置为0.通过逆小波变换,由阈值处理后的小波系数重构原图像.实验证明该方法压缩比高、速度快,压缩后能保持信号与图像的特征不变.     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取法,利用小波多尺度分解子带系数图像特征.各尺度变换域系数代表目标不同信息,综合图像的边缘、灰度和结构等信息,再用信息提取图像的主要特征.以车辆跟踪为例,提取的特征可用于目标匹配,并用处理后干净图像的小波分解系数重构图像.     

整数小波变换与矢量量化在图像处理中的应用

研究了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合在静止图像处理中的应用。将提升框架的整数小波变换的优点同矢量量化编码方法相结合，可在一定程度上解决编码速率低，难以生成通用码本的问题，同时小波变换方法的优点还能克服LBG等经典算法对高频分量的平滑，提高了分辨率。仿真结果表明：采用提升方法的整数小波变换和矢量量化相结合进行静止图像的压缩，同经典的图像压缩算法相比，在一定程度上降低了计算复杂度，提高了压缩效率，同时简化了编码与解码的过程，并可利用数字信号处理器（DSP）予以实现。     

基于小波包多尺度变换的旋转伸缩不变特征提取

离散小波变换定位频域和空间时,由于基本小波变换对旋转和伸缩敏感,故变换前应预处理图像,步骤为:直角坐标系到对数极坐标的转换,自适应行移不变性小波包转换,最佳树中各子带小波包系数能量特征向量的不变特征提取.     

小波变换在视频遥测系统中的应用研究

随着视频遥测技术的发展，对数字化视频图像信息的大容量实时处理和传输提出了越来越高的要求。文中针对视频遥测系统，给出了一种基于整数小波变换的快速图像压缩算法，并用Matlab软件加以仿真验证，最后给出了实验结果。     

视频解码器SAA7111在视频采集系统中的应用

视频解码器是视频采集系统中必不可少的部分，其作用是将复合视频、Y／C分量等模拟视频信号进行A／D转换，提取图像信号并且分离其中的同步信号和时钟信号。NXP公司的SAA7111集A／D转换与解码功能于一身，通过I^2C总线对内部寄存器进行初始化配置，操作简单。具有体积小、成本低、外围器件少等特点，适用于板卡或小型手持终端等数字化多媒体应用场合。     

基于小波变换的弹载图像压缩编码算法

针对弹载视频图像在战场中的应用背景，通过对SPIHT算法和LZC算法的研究，在LZC算法的基础上，改变小波系数扫描方式，提出基于小波变换的弹载图像压缩编码算法NLZC。实验结果表明：在相同的压缩比下，新算法性能更优，并且降低了内存的需求，有利于硬件实现。     

基于非下采样轮廓波变换与引导滤波器的红外及可见光图像融合

为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于 非下采样轮廓波变换（NSCT）与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图像和多个高频方向细节图像;局域窗口加权平均能量和改进拉普拉斯能量分别作为低频近似图像的活性测度,构造显著特征图对近似图像进行加权平均,以解决能量保持和细节提取两个关键问题;在方向细节图像中,基于活性测度取大规则获得决策映射图,将源图像作为引导图、决策映射图作为输入图像进行引导滤波,得到权重分配图,对方向细节图像进行加权平均,降低噪声的敏感度。对融合后的近似图像和方向细节图像进行NSCT逆变换,得到最后的融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明,该融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,如基于两尺度分解的引导滤波融合方法、NSCT域内稀疏表示融合方法、基于像素显著性的交叉双边滤波融合方法、基于深度学习的卷积神经网络融合方法、基于显著性检测的双尺度融合方法,可获得更好的融合效果。     

利用数学形态学和复数小波方向窗维纳滤波的图像去噪算法

利用小波进行图像去噪是目前图像处理研究的热点。提出了一种结合数学形态学和复数小波方窗维纳滤波的图像去噪算法。该算法同时利用了复数小波的方向特性和图像本身固有的几何特性,首先使用双树复数小波变换对图像进行处理,再在基于复数小波域上进行维纳滤波,接着使用数学形态学把图像分成光滑区域和纹理区域2个部分,然后结合复数小波方向窗去更准确地估计小波域方向子带每一点的信号方差,最后利用维纳滤波器进对含噪图像进行去噪处理。实验结果表明,该算法的去噪效果优于一般的复数小波维纳滤波,并且运算更加简洁。     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

基于DWT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT的数字图像水印算法：先将1幅作为宿主图像的灰度图像进行分块，再利用Haar小波函数对分块分别进行二维离散小波变换，将水印信息嵌入到小波低频系数中，最后对嵌入水印信息的分块进行逆小波变换重构图像获得含水印图像。提取水印时不需要原始图像。通过Matlab进行仿真，实验结果表明该算法有很好的不可见性，并且对JPEG压缩、高斯噪声、高斯低通滤波等操作有较好的鲁棒性。     

一种高可靠数据传输方案在战术数据链系统中的应用

讨论了与战术数据链( TADIL)数据传输可靠性相关的编码技术,分析了纠错编码技术对信息的传输、处理和分发过程中的重要作用。对战术数据链中的RS纠错编码和译码原理与设计方法以及纠错性能进行研究,指出格型编码与RS编码的结合可有效提升对信道传输错误的纠错能力,提高数据传输的可靠性和传输效率。